PythonBokeh库的多图合并与子图布局方法

Python的Bokeh库是一个交互式的可视化库，用于创建漂亮的数据可视化图表。多图合并与子图布局是Bokeh中常用的功能，可以将多个图表合并成一个大图或者将多个小图放置在一个大图中的不同位置。

下面是Bokeh库中常见的多图合并与子图布局方法，以及相应的使用示例。

1. 单列合并（column函数）

column函数可以将多个图表按照垂直方向排列在一列中。

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.layouts import column

   # 创建两个图表
   p1 = figure()
   p1.circle([1,2,3], [4,5,6])

   p2 = figure()
   p2.line([1,2,3], [4,5,6])

   # 合并两个图表
   layout = column(p1, p2)

   # 显示合并后的图表
   show(layout)
   

2. 单行合并（row函数）

row函数可以将多个图表按照水平方向排列在一行中。

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.layouts import row

   # 创建两个图表
   p1 = figure()
   p1.circle([1,2,3], [4,5,6])

   p2 = figure()
   p2.line([1,2,3], [4,5,6])

   # 合并两个图表
   layout = row(p1, p2)

   # 显示合并后的图表
   show(layout)
   

3. 网格布局（gridplot函数）

gridplot函数可以将多个图表按照网格形式排列在一起，可以指定每行或每列的图表数量。

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.layouts import gridplot

   # 创建四个图表
   p1 = figure()
   p1.circle([1,2,3], [4,5,6])

   p2 = figure()
   p2.line([1,2,3], [4,5,6])

   p3 = figure()
   p3.square([1,2,3], [4,5,6])

   p4 = figure()
   p4.line([1,2,3], [4,5,6])

   # 合并四个图表成为一个2行2列的网格
   layout = gridplot([[p1, p2], [p3, p4]])

   # 显示合并后的图表
   show(layout)
   

4. 子图布局（layout函数）

layout函数可以将多个图表按照自定义的方式进行排列，可以指定行数、列数和每个子图的位置。

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.layouts import layout

   # 创建四个图表
   p1 = figure()
   p1.circle([1,2,3], [4,5,6])

   p2 = figure()
   p2.line([1,2,3], [4,5,6])

   p3 = figure()
   p3.square([1,2,3], [4,5,6])

   p4 = figure()
   p4.line([1,2,3], [4,5,6])

   # 设置子图位置
   layout = layout([
       [p1, None],
       [p2, p3],
       [None, p4]
   ])

   # 显示合并后的图表
   show(layout)
   

以上是Bokeh库中常见的多图合并与子图布局方法的示例。通过这些方法，可以将多个图表合并成一个大图或者在一个大图中摆放多个小图，方便地进行数据可视化。使用Bokeh库的这些功能，可以更加灵活地展示数据，并进行交互式操作。